"Lo que no se define no se puede medir. Lo que no se mide, no se puede mejorar. Lo que no se mejora, se degrada siempre", esta famosa frase data de más de un siglo de antigüedad, pero hoy en día sigue más vigente que nunca.
El valor que otorgan los datos particularmente en el mundo empresarial cambió a lo largo de los años, y tomó mayor protagonismo en la actualidad dando fuerza a nuevas metodologías de medición y de toma de decisiones.
La necesidad de encontrar respuestas a una serie de tendencias para mejorar resultados es fundamental para poder seguir adelante en una industria tan competitiva y compleja como es la financiera.
En este sentido, el análisis de performance para la toma de decisiones debe basarse en datos concretos y no en la intuición.
De esto deriva el concepto de la cultura "data driven" (impulsado por datos), tomado por muchos como una técnica aplicada o "maneras" de hacer las cosas desde análisis de pequeña a gran escala.
Esta mentalidad y manera de hacer las cosas genera nuevas oportunidades y resultados que impactan de manera directa en los negocios.
¿Pero para qué sirven los datos?
Como consecuencia de los avances tecnológicos, estamos en mejores condiciones para aprovechar la ventaja que encontramos en el uso adecuado de los datos para tomar decisiones que contribuyan efectivamente a mejorar los resultados.
Si bien data driven es un concepto estratégico que se puede aplicar a cualquier negocio, quienes sepan utilizar las tecnologías para el análisis de los datos, podrán tener avances consistentes para personalizar productos, mensajes y todo el flujo de relación con el cliente.
En este marco, las fintech sin duda persiguen un mejor vínculo con sus usuarios como así también mejorar su experiencia en base al producto ofrecido.
Entonces, cuando una empresa emplea un enfoque como este, significa que examina y organiza sus datos con el fin de atender mejor a sus clientes y consumidores.
Para las organizaciones es imperioso tomar decisiones basadas en datos consolidados. Solo así es posible prever escenarios y conseguir buenos resultados, incluso cuando hay una serie de retos a superar.
Conocer el perfil de los clientes potenciales, favorecerá el desarrollo de estrategias de acercamiento a la audiencia, conocer cuáles son o pueden ser posibles socios y hasta conocer las características que nos diferencian de la competencia.
Data driven en sector fintech
Experimentar lo suficiente para poder testear, medir, y darnos cuenta si las acciones tuvieron o no efecto, contribuirán a fomentar el trabajo en esta dirección.
Tomar decisiones basadas en suposiciones o intuiciones puede conducirnos a un error. Es por eso que el enfoque basado en datos es una tendencia que cada vez cobra más fuerza, especialmente para las empresas que quieren elegir las decisiones correctas.
Esto es elemental para cualquier industria, servicio o rubro ya que permite trabajar mucho más asertivamente. Uno de los principales usos del sector fintech es para entender el comportamiento de pago de los usuarios. Es decir, la probabilidad de que cumpla con sus obligaciones en el futuro, una vez que tomó un crédito.
Otro de los usos, es el análisis del comportamiento el cual es un hecho fundamental y es abarcativo de las demás estrategias porque brinda respuestas acerca de cómo continuar con acciones de marketing, políticas de cobranza, probabilidad de conversión de operaciones.
Y además, la información, permite diseñar y desarrollar productos en forma acorde a lo que se observa en los datos recabados de las acciones del pasado.
En base a los datos que surgen del comportamiento de las personas, podemos derivar modelos de propensión (la probabilidad que tiene un individuo a contratar o consumir determinado servicio), modelos de riesgo (cumplimiento de obligaciones en el futuro) y otros modelos que nos permiten predecir eventos futuros.
Mejorar la experiencia
Los modelos de gestión data driven nos encaminan a analizar la situación, observar qué es lo que realmente sucede para luego sí, tomar la acción puntual de manera certera.
En nuestro caso, conocer en detalle la cantidad de usuarios que ingresan a la plataforma por día, cuántos de ellos generan un formulario y cuántos terminan aceptando la oferta de préstamos, nos permite mejorar la experiencia del usuario.
Por otro lado, en lo que hace al desarrollo del producto tiene que ver con la experiencia de usuario y el uso de herramientas digitales. Esa experiencia de usuario es la información sobre cómo se utiliza una aplicación o un sitio y en qué lugar hay más fricción o en que parte de la página figuran abandonos.
Eso se trabaja con modelos de datos. La mejora de un producto deriva de un proceso de análisis de datos profundos.
Por consiguiente, es importante tener en cuenta que la ciencia de datos brinda un aporte muy valioso a la hora de entender comportamientos en el pasado como así también generar modelos que nos permitan tener un nivel de predictibilidad asertivo.
Un estudio de Harvard Business Review que involucró a mil empresas llegó a la conclusión de que el 48,4% de ellas sintió una mejora significativa en la reducción de costos al implementar el Data Driven en la organización.
La información es uno de los activos más importantes de una corporación. Utilizarla adecuadamente para guiar la toma de decisiones y aprovechar al máximo los recursos disponibles es la gran ventaja de la cultura Data Driven.
*Por Pablo Blanco, CFO de AlPrestamo
